CLOUD COMPUTING

CLOUD COMPUTING

Perkembangan cloud computing telah mengambil semua perhatian berbagai komunitas seperti penelitian, mahasiswa, bisnis, konsumen dan organisasi pemerintahan. Data yang besar adalah alasan utama untuk datang ke dalam acara itu, banyak sehari-hari data dalam ukuran PETA byte di-upload di dunia digital yang membutuhkan banyak penyimpanan dan sumber daya komputasi. Cloud Computing adalah istilah pemasaran yang juga dikenal sebagai utilitas komputasi memberikan layanan perangkat lunak, dan platform infrastruktur sebagai layanan pay-as-you-go model kepada konsumen. Laporan Berkeley mengatakan pada layanan ini sebagai "Cloud computing, mimpi yang sudah lama komputasi sebagai utilitas, memiliki potensi untuk mengubah sebagian besar dari industri TI, membuat perangkat lunak lebih menarik sebagai layanan.

Dalam komputasi tradisional, kita menginstal program perangkat lunak pada sistem (komputer) untuk memperbarui perangkat keras sesuai kebutuhan. Dokumen ini menciptakan atau menyelamatkan dan disimpan dalam komputer ini. Dokumen dapat diakses pada jaringan cloud computing ini tetapi mereka tidak dapat diakses oleh komputer di luar jaringan. Penggunaan cloud computing, program perangkat lunak tidak dijalankan dari komputer pribadi seseorang, tapi disimpan pada server diakses melalui Internet. Cloud Computing menyediakan sumber daya dan kemampuan Teknologi Informasi (misalnya, aplikasi, penyimpanan, komunikasi, kolaborasi, infrastruktur) melalui layanan yang ditawarkan oleh CSP (penyedia layanan cloud). Cloud Computing memiliki berbagai karakteristik sebagai infrastruktur bersama, self-service, model bayar-per penggunaan, dinamis dan tervirtualisasi, elastis dan terukur. Cloud computing di lingkungan akademik akan diuntungkan oleh setiap mahasiswa dan staf di mana banyak kolaborasi dan keamanan data yang diperlukan dalam akademik. Akademik memiliki berbagai departemen dan banyak semester di mana banyak siswa perlu untuk mengakses komputasi kebutuhan untuk sangat tersedia software yang up-to-date dan perangkat keras. Cloud computing memiliki kapasitas skala dan elastisitas yang sempurna untuk lingkungan komputer.

By:

http://www.mediafire.com/download/qia3sh18ashc9tt/cloud_computing_for_academic_environment.pdf

BIOINFORMATIKA

BIOINFORMATIKA

           Kali ini saya akan membahas sedikit mengenai Bioinformatika. Definisi dari Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan teknik komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologis. Bidang ini mencakup penerapan metode-metode matematika, statistika, dan informatika untuk memecahkan masalah-masalah biologis, terutama dengan menggunakan sekuens DNA dan asam amino serta informasi yang berkaitan dengannya. Contoh topik utama bidang ini meliputi basis data untuk mengelola informasi biologis, penyejajaran sekuens (sequence alignment), prediksi struktur untuk meramalkan bentuk struktur protein maupun struktur sekunder RNA, analisis filogenetik, dan analisis ekspresi gen.

               Bioinformatika mempunyai sejarah awal yang mulai dikemukakan pada pertengahan era 1980-an untuk mengacu pada penerapan komputer dalam biologi. Namun demikian, penerapan bidang-bidang dalam bioinformatika (seperti pembuatan basis data dan pengembangan algoritma untuk analisis sekuens biologis) sudah dilakukan sejak tahun 1960-an. Kemajuan teknik biologi molekular dalam mengungkap sekuens biologis dari protein (sejak awal 1950-an) dan asam nukleat (sejak 1960-an) mengawali perkembangan basis data dan teknik analisis sekuens biologis. Basis data sekuens protein mulai dikembangkan pada tahun 1960-an di Amerika Serikat, sementara basis data sekuens DNA dikembangkan pada akhir 1970-an di Amerika Serikat dan Jerman (pada European Molecular Biology Laboratory, Laboratorium Biologi Molekular Eropa). Penemuan teknik sekuensing DNA yang lebih cepat pada pertengahan 1970-an menjadi landasan terjadinya ledakan jumlah sekuens DNA yang berhasil diungkapkan pada 1980-an dan 1990-an, menjadi salah satu pembuka jalan bagi proyek-proyek pengungkapan genom, meningkatkan kebutuhan akan pengelolaan dan analisis sekuens, dan pada akhirnya menyebabkan lahirnya bioinformatika. Perkembangan Internet juga mendukung berkembangnya bioinformatika. Basis data bioinformatika yang terhubung melalui Internet memudahkan ilmuwan mengumpulkan hasil sekuensing ke dalam basis data tersebut maupun memperoleh sekuens biologis sebagai bahan analisis. Selain itu, penyebaran program-program aplikasi bioinformatika melalui Internet memudahkan ilmuwan mengakses program-program tersebut dan kemudian memudahkan pengembangannya.

Penerapan utama bioinformatika, yaitu :

  ð  Basis data sekuens biologis

         

       Sesuai dengan jenis informasi biologis yang disimpannya, basis data sekuens biologis dapat berupa basis data primer untuk menyimpan sekuens primer asam nukleat maupun protein, basis data sekunder untuk menyimpan motif sekuens protein, dan basis data struktur untuk menyimpan data struktur protein maupun asam nukleat. Basis data utama untuk sekuens asam nukleat saat ini adalah GenBank (Amerika Serikat), EMBL (Eropa), dan DDBJ(Inggris) (DNA Data Bank of Japan, Jepang). BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) merupakan perkakas bioinformatika yang berkaitan erat dengan penggunaan basis data sekuens biologis. PDB (Protein Data Bank, Bank Data Protein) adalah basis data tunggal yang menyimpan model struktural tiga dimensi protein dan asam nukleat hasil penentuan eksperimental (dengan kristalografi sinar-X, spektroskopi NMR dan mikroskopi elektron).

  ð  Penyejajaran sekuens

         Penyejajaran sekuens (sequence alignment) adalah proses penyusunan/pengaturan dua atau lebih sekuens sehingga persamaan sekuens-sekuens tersebut tampak nyata. Hasil dari proses tersebut juga disebut sebagai sequence alignment atau alignment saja. Baris sekuens dalam suatu alignment diberi sisipan (umumnya dengan tanda "–") sedemikian rupa sehingga kolom-kolomnya memuat karakter yang identik atau sama di antara sekuens-sekuens tersebut. Berikut adalah contoh alignment DNA dari dua sekuens pendek DNA yang berbeda, "ccatcaac" dan "caatgggcaac" (tanda "|" menunjukkan kecocokan atau match di antara kedua sekuens).

 ccat---caac

 |   | |    | | | |

 caatgggcaac

Clustal adalah program bioinformatika untuk alignment multipel (multiple alignment), yaitu alignment beberapa sekuens sekaligus. Dua varian utama Clustal adalah ClustalW dan ClustalX.

  ð  Prediksi struktur protein

Model protein hemaglutinin dari virus influensa

           Secara kimia/fisika, bentuk struktur protein diungkap dengan kristalografi sinar-X ataupun spektroskopi NMR, namun kedua metode tersebut sangat memakan waktu dan relatif mahal. Sementara itu, metode sekuensing protein relatif lebih mudah mengungkapkan sekuens asam amino protein. Prediksi struktur protein berusaha meramalkan struktur tiga dimensi protein berdasarkan sekuens asam aminonya (dengan kata lain, meramalkan struktur tersier dan struktur sekunder berdasarkan struktur primer protein). Secara umum, metode prediksi struktur protein yang ada saat ini dapat dikategorikan ke dalam dua kelompok, yaitu metode pemodelan protein komparatif dan metode pemodelan de novo.

Pemodelan protein komparatif (comparative protein modelling) meramalkan struktur suatu protein berdasarkan struktur protein lain yang sudah diketahui. Salah satu penerapan metode ini adalah pemodelan homologi (homology modelling), yaitu prediksi struktur tersier protein berdasarkan kesamaan struktur primer protein.

Dalam pendekatan de novo atau ab initio, struktur protein ditentukan dari sekuens primernya tanpa membandingkan dengan struktur protein lain.

  ð  Analisis ekspresi gen

Analisis klastering ekspresi gen pada kanker payudara

       

    Ekspresi gen dapat ditentukan dengan mengukur kadar mRNA dengan berbagai macam teknik (misalnya dengan microarray ataupun. Teknik-teknik tersebut umumnya diterapkan pada analisis ekspresi gen skala besar yang mengukur ekspresi banyak gen (bahkan genom) dan menghasilkan data skala besar. Metode-metode penggalian data (data mining) diterapkan pada data tersebut untuk memperoleh pola-pola informatif. Sebagai contoh, metode-metode komparasi digunakan untuk membandingkan ekspresi di antara gen-gen, sementara metode-metode klastering (clustering) digunakan untuk mempartisi data tersebut berdasarkan kesamaan ekspresi gen.

sumber : http://www.wikipedia.org/